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针对DeepLabv3+语义分割网络难以获取极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据分布的问题，该文提出了一种生成对抗网络(GAN)框架下的语义分割方法。其中，GAN的生成器为轻量级复数DeepLabv3+,它能充分提取PolSAR数据的幅度和相位中所蕴含的丰富目标特征，获取精细的语义分割结果；GAN的判别器为实数多分辨卷积神经网络，它和生成器进行对抗学习后，能进一步使得语义分割后的数据分布逼近于真实标签。4个PolSAR数据集的实验结果表明，该文所提方法比DeepLabv3+和轻量级复数DeepLabv3+具有更高的平均交并比、整体精度和平均像素精度。 相似文献
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